Introduction

Les organisations pilotées par les données doivent adapter leur gouvernance pour rester cohérentes, réactives et innovantes. Chaque initiative de gestion des données nécessite un cadre spécifique. Certains cadres s’inscrivent dans une stratégie de long terme, d’autres répondent à des besoins immédiats. Cet article explique comment choisir le modèle de gouvernance selon le type d’initiative et les caractéristiques de l’organisation. Il présente quatre modèles de gouvernance (centralisé, décentralisé, fédéré, data mesh) et les associe aux initiatives stratégiques, tactiques et opérationnelles. Ce guide offre aux décideurs des repères pratiques.

Initiatives de gouvernance des données

Une initiative de gouvernance des données est un ensemble d’actions visant à piloter efficacement la gestion des données d’une organisation. Ces initiatives visent à garantir la qualité, la sécurité et l’accessibilité des données selon les besoins des différents services.

On distingue trois types d’initiatives : stratégique, tactique autonome et opérationnelle autonome.

• Les initiatives stratégiques s’inscrivent dans une vision à long terme et sont souvent impulsées par la direction générale. Elles posent les bases d’une politique de gouvernance unifiée pour assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données. Elles structurent la gouvernance autour de normes communes, alignées aux objectifs globaux.
• Les initiatives tactiques autonomes répondent à des besoins métiers spécifiques ou à des projets ponctuels. Elles apportent des solutions rapides et ciblées, sans attendre une validation stratégique. Leur autonomie leur permet d’ajuster les pratiques en fonction des besoins immédiats. Cette approche peut contribuer à enrichir la stratégie de gouvernance.
• Les initiatives opérationnelles autonomes assurent la gestion du cycle de vie des données. Elles répondent aux besoins immédiats des unités métiers et posent des standards opérationnels, qui peuvent inspirer une gouvernance plus large.

Modèles de gouvernance des données

Un modèle de gouvernance des données définit la manière dont une organisation structure et coordonne la gouvernance de ses données. Il détermine les rôles, responsabilités et standards. Il précise aussi qui prend les décisions et comment elles sont appliquées. Chaque modèle offre des avantages différents en termes de centralisation, de hiérarchie et d’adaptabilité :

• Modèle centralisé : Une autorité centrale prend toutes les décisions stratégiques sur les données. Ce modèle assure une grande cohérence avec des normes uniformes pour toute l’organisation. Il garantit sécurité et conformité mais limite la réactivité aux besoins des unités organisationnelles.
• Modèle décentralisé : Les unités organisationnelles prennent elles-mêmes les décisions de gestion de leurs données, en fonction de leurs besoins spécifiques. Ce modèle favorise la flexibilité mais peut créer ou maintenir des silos de données. Il nécessite des standards d’interopérabilité pour assurer une cohésion minimale entre les unités.
• Modèle fédéré : Ce modèle combine centralisation et décentralisation. Certaines décisions sont centralisées, mais les unités organisationnelles conservent une autonomie dans les décisions de gestion pour répondre à leurs besoins locaux. Il offre un équilibre entre cohérence et flexibilité.
• Modèle data mesh : Ce modèle repose sur une décentralisation complète. Chaque domaine prend ses propres décisions de gestion et développe ses propres produits de données. Cette autonomie soutient une réactivité accrue aux besoins locaux.

Le tableau ci-après compare les quatre modèles.

Analyse des correspondances

Les modèles et les types d’initiatives de gouvernance des données doivent s’associer selon les besoins des organisations :

Les combinaisons suivantes optimisent la cohérence, l’adaptabilité et l’efficacité en fonction du contexte organisationnel.

• Modèle centralisé et initiative stratégique : fournit une vision unifiée et des standards communs, assurant une cohérence élevée. Cette association soutient efficacement les projets de transformation des données.
• Modèle fédéré et initiative tactique : permet aux unités de s’adapter aux besoins spécifiques tout en respectant des standards globaux. Cette configuration favorise l’alignement tactique avec les objectifs stratégiques.
• Modèle décentralisé et initiative tactique : offre la flexibilité nécessaire pour répondre aux besoins locaux dans des projets tactiques. Ce modèle maximise l’adaptabilité aux attentes spécifiques des métiers.
• Modèle décentralisé et initiative opérationnelle : permet une autonomie optimale pour la gestion quotidienne, en maximisant la réactivité face aux besoins immédiats des unités métiers.
• Modèle data mesh et initiative opérationnelle : confère une autonomie totale aux équipes locales, idéale pour une réactivité élevée et des ajustements rapides.
• Modèle data mesh et initiative tactique : favorise une grande flexibilité et une adaptation rapide aux besoins métiers. Il est optimal pour des initiatives tactiques, permettant aux équipes de s’ajuster sans structure centralisée.

Les associations suivantes acceptent des limitations, comme la fragmentation des pratiques ou une réactivité réduite, pour garantir la cohérence ou la conformité :

• Modèle décentralisé et initiative stratégique : permet aux unités locales de s’adapter aux régulations spécifiques, même si cela entraîne une fragmentation des pratiques.
• Modèle centralisé et initiative tactique : assure une application uniforme des pratiques, essentiel pour des besoins de sécurité ou de conformité élevés, malgré une réactivité réduite pour les unités locales.
• Modèle fédéré et initiative stratégique : combine une centralisation partielle et une autonomie locale, assurant une cohérence globale tout en permettant des ajustements. Ce modèle convient aux initiatives stratégiques nécessitant une vision unifiée avec de la souplesse.
• Modèle fédéré et initiative opérationnelle : autorise une adaptation locale dans le respect de normes centrales, équilibrant réactivité et cohérence. Cette association convient aux initiatives opérationnelles qui demandent une structure sans compromettre leur agilité.

Les associations suivantes manquent de flexibilité ou de centralisation, ce qui tend à compromettre la cohérence ou la réactivité requise pour atteindre les objectifs de gouvernance :

• Modèle centralisé et initiative opérationnelle : trop rigide pour des opérations quotidiennes, il limite la réactivité nécessaire pour répondre aux besoins immédiats.
• Modèle data mesh et initiative stratégique : manque de centralisation pour une vision cohérente, ce qui risque de fragmenter les pratiques et compromettre la cohérence à long terme.

Le tableau ci-dessous présente la pertinence des combinaisons entre les modèles de gouvernance et les types d’initiatives (vert = pertinent, orange = acceptable, rouge = peu pertinent) :

Sélection du modèle de gouvernance

Deux critères principaux guident le choix d’un modèle de gouvernance des données : l’exigence de cohérence des pratiques et l’exigence de flexibilité par rapport aux besoins métiers. Une cohérence élevée favorise des modèles centralisés ou fédérés, essentiels pour des initiatives stratégiques. Une flexibilité élevée justifie un modèle décentralisé ou data mesh, adapté aux adaptations locales et à la réactivité.

• Initiatives stratégiques : choisir un modèle centralisé pour une cohérence à long terme. Si une flexibilité modérée est nécessaire, le modèle décentralisé est un bon compromis.
• Initiatives tactiques : privilégier le modèle fédéré pour équilibrer cohérence et flexibilité. Dans les contextes où la flexibilité est essentielle, le modèle décentralisé ou data mesh est idéal.
• Initiatives opérationnelles : préférer le modèle décentralisé pour une gestion réactive. Le data mesh convient si une flexibilité maximale est requise.

En structurant les recommandations autour du besoin de cohérence et de flexibilité, ce cadre garantit une sélection de modèle de gouvernance claire et sans ambiguïté pour chaque type d’initiative.

Références pratiques

Des cas clients concrets viennent illustrer et valider ces recommandations, en montrant comment chaque modèle répond aux besoins spécifiques de l’organisation concernée.

HSBC, une institution financière internationale, a opté pour un modèle centralisé en matière de gouvernance des données, en raison des exigences de conformité et de sécurité auxquels la banque fait face. La centralisation permet d’assurer une cohérence élevée dans la gestion des données sur l’ensemble de ses entités. Ce choix s’aligne avec les recommandations pour des initiatives stratégiques, car il facilite l’uniformité dans un environnement où la standardisation est primordiale pour respecter les réglementations internationales.

Procter & Gamble (P&G) utilise un modèle fédéré pour ses initiatives tactiques, ce qui permet à chaque division de s’adapter aux spécificités locales tout en maintenant des standards de gouvernance globaux. Ce modèle soutient la réactivité tout en préservant un alignement avec les objectifs de l’entreprise, notamment dans des domaines diversifiés comme la logistique et le marketing. Ce choix est conforme aux recommandations, car il favorise un équilibre entre cohérence et flexibilité pour répondre aux besoins tactiques.

GE Aviation choisit un modèle décentralisé pour certaines initiatives tactiques. Chaque région dispose de l’autonomie nécessaire pour adapter les processus de gestion des données aux spécificités locales, pour répondre aux besoins des clients et aux exigences de conformité régionales. Bien que cette approche puisse préserver des silos de données, elle permet une adaptation locale optimale, en ligne avec les recommandations pour des initiatives tactiques autonomes nécessitant une grande flexibilité.

Zalando, un détaillant en ligne européen, a adopté le modèle data mesh pour ses initiatives opérationnelles. Chaque domaine métier est responsable de la gestion de ses données, ce qui permet aux équipes locales, comme celles de la logistique et du marketing, d’adapter rapidement leurs processus en fonction des exigences du marché. Ce choix correspond parfaitement aux recommandations pour des initiatives opérationnelles qui nécessitent une flexibilité maximale et une faible exigence de cohérence globale.

British Airways utilise un modèle centralisé pour des initiatives tactiques liées à la sécurité et aux données clients. Dans le secteur très réglementé du transport aérien, ce choix assure une cohérence stricte, bien que les initiatives tactiques nécessitent souvent de la flexibilité. Ce cas montre que, dans des secteurs sensibles, la cohérence et la rigueur peuvent prévaloir sur la réactivité, justifiant ainsi le modèle centralisé pour répondre aux exigences de conformité.

Uber adopte un modèle décentralisé pour certaines initiatives stratégiques afin de s’adapter aux régulations locales variées dans le cadre de son expansion mondiale. Cette approche offre la flexibilité nécessaire pour répondre aux exigences de chaque pays, même si elle réduit la cohérence globale. Ce cas montre qu’en contexte multi-juridictionnel, la flexibilité peut primer sur l’uniformité, ce qui rend le modèle décentralisé pertinent pour des initiatives stratégiques avec une faible exigence de cohérence.

Conclusion

La gouvernance des données représente aujourd’hui un levier stratégique pour les organisations, qui leur permet de transformer des volumes croissants d’informations en actifs exploitables. Toutefois, l’efficacité d’une telle gouvernance repose sur la capacité à adapter les modèles choisis aux spécificités de chaque initiative, qu’elle soit stratégique, tactique ou opérationnelle. Ce guide propose une approche simplifiée où seuls le besoin de cohérence et le besoin de flexibilité discriminent les choix de modèles. Cette clarification facilite l’alignement entre les objectifs de gouvernance et les réalités organisationnelles, en garantissant que chaque modèle sélectionné répond aux exigences spécifiques de chaque contexte.

Pour la recherche, cette analyse met en lumière l’importance de repenser la gouvernance des données en fonction des configurations organisationnelles et non d’un modèle unique ou rigide. Elle invite les chercheurs à explorer plus avant la manière dont les niveaux de cohérence et de flexibilité influencent la performance des initiatives de gouvernance, tout en tenant compte des dynamiques d’autonomie et d’intégration. Par ailleurs, ce cadre offre une base pour étudier l’impact des modèles décentralisés et de nouvelles approches comme le data mesh sur des initiatives stratégiques, un domaine encore peu exploré mais prometteur pour répondre aux besoins d’agilité dans un environnement de données décentralisé.

Pour les praticiens, ce cadre propose une méthode de choix des modèles de gouvernance des données, en fonction des spécificités des initiatives et des attentes de chaque organisation. En se concentrant sur les besoins réels de cohérence et de flexibilité, les responsables peuvent désormais opérer des choix éclairés, garantissant une meilleure adéquation entre les objectifs des initiatives et les ressources disponibles. En mettant l’accent sur le modèle décentralisé et le data mesh pour les initiatives opérationnelles et tactiques, les organisations peuvent renforcer leur réactivité, tout en maintenant des standards minimaux. Enfin, cette approche pragmatique répond aux contraintes croissantes de gestion des données dans des environnements souvent complexes et fragmentés, où l’adaptabilité et la cohérence doivent coexister pour soutenir la croissance et l’innovation.